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2019

11-27


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基于数据仓库的营销系统自诊断方法研究
计算机科学之吻。基于数据仓库的营销系统自诊断方法研究袁晓洁,董振,康一南,南开大学信息技术学院,复杂的查询需求使得数据库技术越来越难。这是因为数据库系统主要用于在线事务处理。它面临着大量的详细数据,并且对分析和处理的支持始终很薄弱。构造在事务环境中直接构建分析应用程序的尝试失败。为了提高分析和决策的效率和有效性,有必要提取分析数据,对其进行重组,建立一个全面而便利的分析处理环境,并对大量数据进行全面的多角度,多层次的分析处理。异构数据。为高管,高管和分析师提供决策信息是引入数据仓库概念的原因。迄今为止,业界尚未对术语“数据仓库”进行统一定义。在这里,我们引用由著名数据仓库概念的创建者给出的定义。数据仓库是在不同时间面向主题的集成且稳定的数据收集,以支持业务管理中的决策过程。数据仓库支持在线事务分析操作。它是针对特定问题的在线数据访问和分析。它提供对多种可能形式的信息观察的快速,稳定,一致和交互式访问。允许管理决策者对数据进行深入观察。为了实现复杂的分析和可视化,通常以多维模式建立数据仓库中的数据。维度是人们观察数据的特定角度。维度通常是分层的。常见的多维分析操作包括切片,切片,旋转,滚动和分解,以在数据仓库上实现高性能的服务。设计重点是如何组织数据仓库中的综合数据以及如何满足前端用户的多维数据分析需求。数据仓库技术具有很强的应用背景,特别适合使用计算机实施管理的企业或业务部门。为了研究国家计划支持项目的制造业企业的自我诊断和评估方法,我们对基于数据仓库的营销系统进行了自我诊断研究,使用多维模型分析了企业的销售信息,建立了销售数据仓库模型,并设计了模型转换算法。提供多维,多粒度的快速分析和决策工具,并实现营销系统的自诊断软件原型系统。其次,市场营销诊断系统分析和诊断公司多年来积累的销售数据。它只能为企业经理提供详细的详细信息,以帮助公司完成日常销售管理工作,但是如何从这些详细数据中挖掘潜在的决策信息。但是,它尚未被人们重视并浪费了宝贵的信息资源。实际上,公司的历史销售数据中隐藏了大量知识。通过分析销售数据,可以发现诸如购买力趋势和影响销售趋势的价格因素之类的知识。它可以帮助业务经理发现问题,调整销售策略并预测未来的各种决策。 。数据仓库技术为我们实现这一目标奠定了基础。通过建立销售数据仓库模型,可以对大量销售信息进行预处理并存储在仓库中,可以快速处理历史数据,可以执行各种汇总操作,并可以显示分析结果。进行趋势预测并发现有用的决策知识。从企业营销的角度来看,数据主要集中在产品信息,采购单位销售信息,从企业中提取原始数据信息,定义营销诊断数据仓库以及建立维度三个方面。该表基于一段时间内产品销售的三个方面。在三个维度中建立了价格和销售利润,以便为用户提供用于维度的粒度度量工具。用户可以获得针对这两个主题的“国家基础应用基础研究基金”。资金。袁小杰副教授,博士研究生。主要研究方向是数据仓库和技术。层次划分维度的级别和类别,以实现多层次和多角度的查询摘要,以便公司可以了解销售情况的全面信息,找出销售缺陷,并增加产品销量。通过上述信息,用户可以列出查询后获得的数据集,并绘制图表为用户提供参考建议,以供用户进一步查询和分析。诊断过程根据企业销售数据和数据仓库的建模思想,整个诊断过程应基于以下过程设计角度和时间定义:Handu定义粒度。销售维度图基于“销售维度”的查询。其他模块图。营销诊断系统模型首先分析企业原始数据库的格式,然后从产品购买单位和销售信息这三个方面提取事实表所需的数据。提供单位销售量,价格,毛利和其他接口,以允许用户定制产品和购买单位信息的分类方案,并根据用户提供的分类方案生成尺寸表。然后根据维度表定期刷新各种粒度的一些常用物理视图。系统会根据使用各种表的频率将它们放置在具有不同属性的各种存储介质上。根据下面列出的各种查询过程,指导用户逐步进行各种查询操作,并根据查询结果的建议,指导用户进入相应的模块。如上图所示,用户提出的各种查询要求包括维度定义和测试定义。基于具有相应粒度的各种物理视图,可以获得聚合的数据表和图表。如果没有相应的物理视图,请转到原始事实表进行查询。最后,根据获得的结果,建议用户进行进一步的查询。用户可以进一步选择产品类别时间段和销售类别等,根据查询结果进行更深入的分析,遵循诊断建议,或者跳转至其他模块进行诊断。诊断知识对于从各种详细查询中获得的结果,需要进行相应的分析才能得出诊断建议。考虑我们考虑使用以下模型来分析查询结果。购买力的缩写是用字母代表特定的产品,特定的时间段和特定的区域。使用字母表示聚合操作。贵州和澳门的两名乒乓警官之一熟悉市区的购买力。二十二。所有地区的尸体区域的平均购买力是产品类别的数量。时间维度图基于时间维度的查询,区域平均购买力为2。区域购买力是时间段数。如果存在区域购买力,并且包括区域平均购买力,它将成为一个浮动子代。诊断结果该产品在该地区销售不佳。比较一个地区和其他地区销售的商品的单位成本之间的差异。如果单价不完整,请诊断该区域的销售成本是否设置不合理。进行维度季节性销售分析。产品维度时间购买力风扇T,时间平均购买力时间(两个,圆圈,所有时间必须为两个,孩子学习时间购买力的人是愚蠢的,每个人都是根据产品维度查询劳动时间的地区数量图平均购买力培训工作时间购买力翻死,以玉鱼为鱼,逐一检查产品的数量,进行汇总操作。如果有时间,购买力,时间,平均购买力再次出现。诊断结果及时,该产品在该地区销售不佳。 3)出售产品进行分析时即出售产品。该产品的平均购买力是一只雷丁缎笼爬尸。产品的平均购买力是2,而产品购买力又是。 ,西施,孟买产品的购买力,涂蕾`在多个时期内如果购买力有两个方面,丽丽耳产品的平均购买力为范。诊断结果在该地区,并且该产品在一段时间内销售不佳。根据上述公式,可以挖掘各种查询结果所代表的更深层含义,以帮助决策者做出正确的判断并将其用作基础。建议用户转到其他模块进行进一步诊断,以使企业诊断整个系统进一步集成。用户界面设计为了使诊断系统更加灵活,为用户提供了以下界面设计。 “测量定义界面可以定义销售量,销售额,销售毛利润以及其他时间定义界面。它可以定义开始和结束时间。定义了各种粒度类别,例如产品类别和类别。销售区域定义界面可以定义小型和大型企业的性质。三,营销诊断系统设计日期生产和购买单位销售量价格毛利图雪花图案图模型对该模型进行了转换,解决了系统响应速度慢,开销大的问题。我们采用了以下优化策略来改进系统并重组维度表。层次维度表中的值被合并并映射到事实表中的值。例如,产品维度表的结构如下:产品维度表产品产品名称,生产成本和其他产品与事实表中的产品相关联。用户完成分类定义后,系统会自动生成具有以下结构的产品分类表。家用电器洗衣机,滚筒洗衣机,双缸洗衣机,空调,餐具,燃气灶的逻辑结构设计。 ,其逻辑结构如图所示。从逻辑结构图可以看出,它是一个多维维度表,事实表,在购买单位的维度中,它反映了同一维度的不同分类方法。尽管上述组织结构清晰,用户界面设计简单,但也存在很大的缺点,即在实施系统分析阶段的诊断思想时,系统开销很大,主要是和空间都浪费在实现这一目标上。在字段中添加适当数量的数字,并用产品类别和产品分类表填充它们。尺寸对于采购单位的尺寸,销售日期和其他尺寸的处理方式相似。这样,事实表中时间产品购买单元的三个子段的长度将增加,但是此后所需的各种分类和汇总操作的过程将大大简化,并且只有相应字段中的相应位需要根据需要进行拦截。雷,将雷电胶片模式转换为星型模式由于已将这对映射,因此可以将积雪片的逻辑结构转换为图中所示的星型结构,并用分类代替尺寸表定义表。通过上述改进,提高了检索效率,并简化了系统的工作模式。从逻辑上看,r雪花模式仍然可以实现。生产和维护日期,购买单位,购买单位,产品销售,销量,单价,毛利图和星形模式。从图中可以看出,总共有各种粒度的物理视图,高频使用的物理视图就是基于此。考虑将它们分成各种不同的存储器。决策支持工具为了方便用户进行多维和多粒度检索,我们提供了可视化分析和描述工具,并将其纳入控件。其主要功能如图5所示。错误处理旨在确保系统的安全性和完整性。用户具有有限的操作权限,并且所有物理表的结构对用户都是透明的。该表的内容和结构是只读的。这三个维度的分类定义数量对用户也是透明的。如果发生误操作。系统将给出提示,并且不会影响其他模块而不会执行它。系统给出提示,定期添加事实表的内容,定期刷新物理视图,并定期执行系统安全检查。结束语通过数据仓库和技术,分析和诊断企业的现有数据,并为管理人员提供决策支持是一项具有理论意义和实用性的工作。本文以企业营销为背景,探讨了从系统分析到模型实现的整个过程。其中,接受用户定义的分层粒度模型转换和在线查询界面的想法已经开发了现有的数据仓库技术。与合作单位合作以开始验证和改进。我们有理由相信,数据仓库技术可以非常有效地反映企业的当前发展状况,并且在决策支持系统的开发中起着关键作用。这项研究将在现代企业中发挥更大的作用。参考文献用户描述分析目标趋势图图形分析图1《汉鲁企业诊断指南》。新华出版社计算机科学成为中国计算机学会的期刊是计算机科学的福气杜是读者的福气是作者的福气
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